RAG(Retrieval Augmented Generation)を用いたPostgreSQLアシスタントAIの試作 - Qiita

この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2023の4日目の記事です。 こんにちは、NTTコムウェアの平塚です。今月は2023冬 Chill Seasonで手に馴染むブキを探しているところです。 大規模言語モデルが持っていない最新情報や企業内情報を補うためのRAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)というアーキテクチャーがあります。ごく簡単に説明すると、外部データベースを用意してそこで検索した結果を大規模言語モデルに説明させるというものです。以下はRAGのイメージ図です。 現在多くの企業さまがRAGの検証に取り組んでいるところかと思います。今回RAGを用いてPostgreSQLに詳しいアシスタントAIを試作したので、気づいたところをいくつ か共有いたします。 まとめ PostgreSQLアシスタントAIはある程度使えるものになりそ

[knok]

pg_vectorを使う話ではなかった

[fn7]

気になる

[misshiki]

“RAGを用いてPostgreSQLに詳しいアシスタントAIを試作したので、気づいたところをいくつ か共有”

[sh2]

MySQLリファレンスマニュアルは私の技術力では前処理できませんでしたm(_ _)m